Selezionare il modello migliore
Ora usa ciò che sai sul calcolo e l’interpretazione delle statistiche di adattamento assolute e relative per scegliere il modello migliore per i tuoi dati. Quando ho presentato questo dataset, ho detto che gli item erano teoricamente associati a cinque fattori, ma potresti aver notato che il tuo scree plot indicava sei fattori. Potresti chiederti a quale dare fiducia. Niente panico: puoi usare le statistiche di adattamento per prendere una decisione empirica su quanti fattori usare.
Per prima cosa, userai il dataset bfi_EFA per eseguire EFA con ciascuno dei numeri di fattori ipotizzati. Poi potrai guardare il BIC, che è una statistica di adattamento relativa, per confrontare i modelli. Ricorda: si preferisce il BIC più basso!
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi fattoriale in R
Istruzioni dell'esercizio
- Esegui entrambe le EFA sul dataset
bfi_EFA: una con cinque fattori secondo la teoria e una con sei fattori secondo gli autovalori. - Dai un’occhiata al valore di BIC per ciascun modello. Il BIC è salvato nell’elemento di lista
BICdell’oggetto dei risultati.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Run each theorized EFA on your dataset
bfi_theory <- ___(___, nfactors = ___)
bfi_eigen <- ___(___, nfactors = ___)
# Compare the BIC values
___
___